CURRENT_DIR=`pwd`
export BERT_BASE_DIR=$CURRENT_DIR/prev_trained_model/bert-base-chinese
export DATA_DIR=$CURRENT_DIR/datasets
export OUTPUR_DIR=$CURRENT_DIR/outputs
TASK_NAME="msra"
#TASK_NAME cner
 python run_ner_crf.py \
  --model_type=bert \
  --model_name_or_path=$BERT_BASE_DIR \
  --task_name=$TASK_NAME \
  --do_train \
  --do_eval \
  --do_lower_case \
  --data_dir=$DATA_DIR/${TASK_NAME}/ \
  --train_max_seq_length=128 \
  --eval_max_seq_length=512 \
  --per_gpu_train_batch_size=24 \
  --per_gpu_eval_batch_size=24 \
  --learning_rate=1e-4 \
  --crf_learning_rate=2e-3 \
  --num_train_epochs=4.0 \
  --logging_steps=-1 \
  --save_steps=-1 \
  --output_dir=$OUTPUR_DIR/${TASK_NAME}_output/ \
  --overwrite_output_dir \
  --seed=42

#python run_ner_crf.py --model_name_or_path=./prev_trained_model/bert-base-chinese --task_name="msra" --do_train --do_eval --do_lower_case --data_dir=datasets/msra --train_max_seq_length=128  --eval_max_seq_length=512 --per_gpu_train_batch_size=24 --per_gpu_eval_batch_size=24 --learning_rate=3e-5 --crf_learning_rate=1e-3 --num_train_epochs=4.0 --logging_steps=-1 --save_steps=-1 --output_dir=outputs/msra_output/ --overwrite_output_dir --seed=42
